盖世汽车讯 改善繁忙路口的交通安全仍然是一项严峻的挑战，研究人员正超越传统的、延迟的事故数据，转而主动评估风险。据外媒报道，来自圣地亚哥州立大学的Shounak Ray Chaudhuri、Arash Jahangiri和Christopher Paolini提出了一种新的计算机视觉框架，该框架利用多个摄像头持续监控路口，并计算“侵入后时间”(Post-Encroachment Time)，即车辆彼此跟随的紧密程度。这一创新系统能够实时处理图像，以厘米级的精度精确定位潜在危险，并生成高风险区域的动态热力图。

通过超越静态分析并利用分散式的视觉技术，这项研究展示了一种可扩展的、高分辨率路口安全评估的可复制方法，并为主动降低风险的智能交通系统铺平了道路。

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